Mekansal ekonometrik modeller : mekansal hata modeli için robust tahminleme

Abstract

Bu tez çalışmasında, öncelikle mekânsal istatistik, komşuluk matrisleri, mekânsal ekonometrik modeller ve modellerin klasik tahminleme yöntemleri incelenmiştir. Klasik tahminleme yöntemlerinin veri setinde aykırı değerler olduğunda, bunlardan oldukça etkilendiği görülmüştür. Çok kullanılan mekânsal ekonometrik modellerden biri olan, mekânsal hata modeli (SEM) için M-tahminlemenin ?? fonksiyonları yardımıyla robustlaştırılan olabilirlik eşitliklerine dayalı bir tahminci önerilmiştir. Robust maksimum olabilirlik (RMLE) olarak ifade edilen tahmincinin performansı farklı hata dağılımları ile Monte Carlo simülasyonu yardımıyla araştırılmıştır. Simülasyon sonuçları göstermiştir ki SEM için RMLE veri setinde aykırı değerler olması durumunda klasik tahmincilere göre daha küçük hata kareler ve yan değeri sağlamaktadır ve normal dağılım durumunda ise etkinlik kaybı oldukça küçüktür. Ayrıca, gerçek hayattan alınan bir uygulama üzerinde, aykırı değerli ve aykırı değersiz veri seti yardımıyla RMLE’nin iyi performansı gösterilmiştir.